“이미 찾아온 미래, 인공지능 시대, 우리는 어떻게 살아야 할 것인가?”

“인공지능이 우리 일상을 편하게 바꿀 거야!”

“인공지능이 알아서 다 해 주니까 공부는 안 해도 되겠지?”

우리는 좋든 싫든 인공지능이 과학의 최첨단을 달리며 일상생활에 빠르게 파고드는 시대를 살게 되었다. 지금의 청소년들이 앞으로 성인이 되고 이 사회의 주역이 될 10~20년 후만 해도 오늘날과는 또 다른 모습의 인공지능 시대가 펼쳐질 것이다. 이제 인공지능은 살아가는 데 필요한 지식이 아니라 살아가기 위한 필수 지식이 되었다.

데이터 사이언티스트로 일하는 저자는 다른 책에서는 보기 힘든 인공지능의 학습 방법과 작동 원리를 구체적이고 흥미로운 예시를 들어 이해하기 쉽게 소개하며, 인공지능과 관련된 윤리 문제와 환경 문제, 미래 사회와 장래 직업을 함께 상상해 보는 시간도 갖는다.

또한 기존 청소년 도서에서 다루지 않은 ‘학습을 통해 인공지능이 똑똑해지는 원리’, ‘인공지능 모델을 평가하는 방법’, ‘주요 인공지능 모델의 구조’ 등을 소개한다. MBTI, 기말고사 성적표, 보드게임 할리갈리 등 청소년의 일상과 맞닿아 있는 다양한 예시를 통해 쉽게 설명했다. 청소년의 눈높이에 맞춘 책이라서, 인공지능에 관심 있지만 수식에 겁먹어 더 공부하지 못했던 어른들도 마음 편히 읽을 수 있다.

역사상 가장 유명한 인공지능 모델인 ChatGPT를 청소년의 눈높이에 맞춰 설명하는데, 단순히 ‘다음 단어를 예측하는 모델’이라는 설명에서 한발 더 나아가, ChatGPT의 기반인 Transformer 모델에 대한 설명부터 시작하여, ChatGPT의 차별점인 강화학습을 이용한 미세조정까지 다룬다. ‘사전학습’, ‘미세조정’, ‘LLM’ 등 어렴풋이 들어본 용어의 의미도 선명하게 이해할 수 있게 된다.

이 책은 청소년에게 인공지능이 무엇이고, 어떻게 학습하고, 어떻게 평가하는지부터 설명한다. 이에 대한 이해를 바탕으로 인공지능의 윤리적 문제와 미래를 함께 고민한다.

[목 차]
  

들어가며

 

1장. 인공지능이 무엇인가요?

1. 인공지능은 뭘 먹고 크나요?

2. 인공지능의 성장 과정

하나를 알려주면 하나만 아는 규칙 기반 인공지능 | 스스로 규칙을 알아내는 머신러닝 | 사람의 뇌를 닮은 딥러닝

 

2장. 인공지능은 어떻게 똑똑해질까요?

1. 학습 데이터를 다듬어 주자, 전처리

인공지능은 숫자만 아는 바보 | MBTI로 알아보는 벡터와 행렬

[똑똑이 아이템 1] 코사인 유사도

뭐든지 숫자로 바꿀 수 있는 주문, 원핫인코딩 | 숫자도 전처리가 필요해

2. 인공지능의 공부 비법

정답을 알려 주고 학습하는 지도 학습 | 정답 없이 학습하는 비지도 학습 | 당근과 채찍으로 학습하는 강화 학습

[똑똑이 아이템 2] 미분과 경사 하강법

3. 인공지능의 시험 성적표

몇 문제 맞혔니? 정확도 | 3번으로만 찍으면 안 돼! 정밀도, 재현율, F1 | 한눈에 들어오는 성적표, 혼돈 행렬

[똑똑이 아이템 3] 정밀도와 재현율의 상충 관계

[똑똑이 아이템 4] 번역 인공지능의 성적표, BLEU

[똑똑이 아이템 5] 인공지능과 체리의 상관관계

 

3장. 인공지능에는 어떤 것이 있나요?

1. 언어학이 인공지능에 미친 영향

단어로 덧셈과 뺄셈하기, Word2vec

[똑똑이 아이템 6] 요점만 공부하자, 불용어

추천템으로 덧셈과 뺄셈하기, Item2vec

[똑똑이 아이템 7] 처음 보는 단어도 끄떡없는 Fasttext

2. 유튜브 알고리즘은 내 취향을 어떻게 알까?

친구의 피드를 참고하는 협업 필터링 | 행렬 더 알아보기 | 취향을 알아내는 행렬 분해

[똑똑이 아이템 8] 매개변수와 초매개변수

3. 다음 말을 예측해 봐, ChatGPT

ChatGPT의 할머니, 트랜스포머

[똑똑이 아이템 9] 함수와 행렬

[똑똑이 아이템 10] 단어와 토큰

국어를 잘해야 공부를 잘하는 이유, 사전학습과 미세조정

[똑똑이 아이템 11] 트랜스포머와 〈세서미 스트리트〉

ChatGPT의 엄마, GPT

[똑똑이 아이템 12] 알쏭달쏭 인공지능 용어 풀이

ChatGPT

[똑똑이 아이템 13] 인공지능도 원샷을 한다

 

4장. LLM은 어떻게 발전하고 있나요?

1. LLM은 어떻게 발전하고 있나요?

말하기 전에 생각해 봐, 추론(Reasoning)하는 LLM | 일은 전문가에게 맡기세요, MoE | 말만 하다가 손발이 생긴 LLM, MCP

[똑똑이 아이템 14] 프롬프트 엔지니어링

[똑똑이 아이템 15] 느낌으로 코딩하기, 바이브 코딩

 

5장. 우리가 만들어 나가야 할 인공지능 윤리

1. 인공지능 판사는 인간 판사보다 공정할까?

2. 데이터 도둑, 인공지능

3. 인간의 희생이 필요한 인공지능

4. 인공지능의 거짓말에 속는 우리

[똑똑이 아이템 16] 인공지능이 쓴 글에 숨은 워터마크

5. 인공지능이 더럽히는 지구

[똑똑이 아이템 17] 유럽 연합의 인공지능 규제 법안

 

6장. 인공지능이 그려 갈 미래를 알아봐요

1. 취업한 인공지능, 실직한 우리?

2. 인공지능과 함께하는 일상

3. 인공지능의 미래

 

맺음말

부록_인공지능 연구원이 되고 싶다면?

미주

참고 문헌

[본 문]
  

인공지능 개념이 처음 도입된 1950년대까지만 하더라도 인공지능의 학습에 사용할 수 있을 만큼 충분히 많은 데이터를 확보하기 어려웠습니다. 그러나 지금은 인터넷 덕분에 누구나 전 세계 사람들이 만든 데이터에 접근할 수 있게 되었습니다. 실제로 여러분이 인터넷에 올린 글들도 ChatGPT 학습에 사용되었답니다. 덕분에 ChatGPT의 한국어 실력이 늘 수 있었죠.

- 14쪽

 

여러분은 혹시 반려견을 키우고 있나요? 강아지에게 ‘앉아’를 가르치고 싶으면 어떻게 하세요? ‘앉아’라고 말했을 때 강아지가 앉는다면 간식을 주고, 앉지 않는다면 간식을 주지 않으면서 가르칩니다. 강화 학습(Reinforcement Learning)도 같은 방식으로 인공지능을 학습시킵니다. 이세돌을 이긴 알파고가 강아지와 같은 방식으로 학습했다는 사실이 신기하지 않나요?

- 42쪽

 

다음의 행렬 A는 가로줄이 2개, 세로줄이 3개 있으므로 2행 3열의 행렬입니다. 행렬에서 특정 열의 숫자만 가져오면 열벡터, 특정 행의 숫자만 가져오면 행벡터라고 하는데요. 벡터면 차원을 알 수 있겠죠? 벡터의 차원은 벡터에 속한 숫자의 개수이므로 아래 그림에서 열벡터는 2차원, 행벡터는 3차원 벡터가 됩니다. 열벡터는 행의 개수를, 행벡터는 열의 개수를 차원으로 가집니다.

- 83~84쪽

 

다음의 행렬 A는 가로줄이 2개, 세로줄이 3개 있으므로 2행 3열의 행렬입니다. 행렬에서 특정 열의 숫자만 가져오면 열벡터, 특정 행의 숫자만 가져오면 행벡터라고 하는데요. 벡터면 차원을 알 수 있겠죠? 벡터의 차원은 벡터에 속한 숫자의 개수이므로 아래 그림에서 열벡터는 2차원, 행벡터는 3차원 벡터가 됩니다. 열벡터는 행의 개수를, 행벡터는 열의 개수를 차원으로 가집니다.

- 120쪽

 

지금까지 LLM은 말만 할 수 있었습니다. 여행 계획을 짜달라고 하면 입으로 “여기 갔다가 이걸 먹고 저기 가세요”라고 말할 수는 있었지만, 호텔을 직접 예약해 준다거나, 여러분의 캘린더에 여행 일정을 추가해 줄 수는 없었습니다. 하지만 MCP(Model Context Protocol)의 등장으로 상황이 달라졌습니다. MCP를 이용하면 LLM이 외부 도구와 소통할 수 있습니다. MCP를 이용해 LLM과 여러분의 달력 어플을 연결하고, LLM에게 토요일 점심 약속을 취소해달라고 말해보세요. 여러분은 손 하나 까딱하지 않아도 LLM이 일정을 취소해 줄 수 있습니다.

-126~127쪽

 

인공지능은 인간을 전부 대체할 수 있을까요? 같은 직업을 가진 사람들끼리도 각각 더 잘할 수 있는 영역과 부족한 영역이 있습니다. 같은 축구 선수라도 공격수는 골키퍼보다 골 결정력이 좋고, 골키퍼는 공격수보다 펀칭을 잘하는 것처럼요. 인공지능과 인간도 그런 관계라고 생각합니다. 인공지능이 더 빠르게 잘할 수 있는 부분이 있는가 하면, 인간이 인공지능보다 뛰어난 부분도 있습니다.

-161쪽

작가의 말

“인공지능이 휩쓸고 나면 나의 미래는 어떻게 될까?”

“인공지능에 밀려 취업도 못하고 열심히 공부한 보람도 없게 되는 건 아닐까?”

 

인공지능이 무엇인지 정확히 알지 못하고 다른 사람의 말만 듣다 보면, 인공지능은 한없이 두려운 존재가 된다. 인공지능이 가장 무서울 때는 인공지능을 잘 알지 못할 때다.

인공지능을 알지 못하면 다른 사람의 예측을 그대로 믿을 수밖에 없다. 처음엔 화가나 작가처럼 인간 고유의 창의성이 필요한 직업은 인공지능이 대체할 수 없다고 했다. 그렇게 믿고만 있었는데 금방 나보다 그림 잘 그리는 인공지능, 나보다 글 잘 쓰는 인공지능이 나타났다. 그러자 운동선수나 기술자처럼 직접 몸을 움직이는 직업은 인공지능이 대체하기 어렵다고 한다. 이번엔 믿을 수 있을까?

다른 사람의 예측에 휘둘리지 않으려면 인공지능을 직접 이해하고, 스스로 생각해야 한다. 하지만 청소년을 위한 인공지능 도서는 대부분 인공지능이 대체할 직업, 인공지능 윤리 등 인공지능의 겉모습만 다룬다. 인공지능을 속속들이 알고 싶어 펼친 어른을 위한 인공지능 도서는 아직 배우지도 않은 수학 기호로 가득 차 있다.

이 책은 청소년의 눈높이에 맞춰 인공지능을 소개한다. 인공지능은 어떤 데이터를 보고 학습하는지, 인공지능이 학습을 통해 어떻게 똑똑해지는지, 인공지능 중 가장 똑똑한 모델은 어떻게 가리는지, ChatGPT 말고 또 다른 인공지능 모델은 어떤 것이 있는지 등 인공지능을 누구보다 깊게 알 수 있게 된다. 깊게 알기 위해 항상 머리를 쥐어짜 내야 하는 건 아니다. 인공지능의 세상도 우리의 세상과 크게 다르지 않다. 벡터를 알아보기 위해 MBTI를, 정밀도와 재현율을 알아보기 위해 보드게임 할리갈리를, 추천 모델의 학습 원리를 알아보기 위해 스도쿠를 예시로 사용한다. MBTI, 할리갈리, 스도쿠만 알아도 인공지능을 이해할 수 있다.

인공지능을 이해하고 나면, 인공지능이 어떤 윤리적 문제를 제기하는지, 우리의 미래를 어떻게 바꿔놓을지 함께 고민할 수 있다. 뻔해 보였던 인공지능 윤리 문제도 새롭게 다가올 것이다. 한없이 무서웠던 인공지능이 바꿀 미래도, 어떤 일에 어떤 데이터로 어떻게 학습한 인공지능을 활용할 수 있을지 알고 한층 더 선명한 미래로 바뀌어 보일 것이다.